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吴恩达深度学习课程第二课-改善深层神经网络
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2019-12-29 10:50:53
阅读次数: 0
第一周 深度学习的实用层面
1.1 训练,配置,测试训练集
学习完如何构建神经网络,接下来学习如何高效运行神经网络
数据集划分: train,dev,test: 在train中训练模型,利用dev选择最佳模型,利用test测试最终模型
1.2 偏差Bias,方差Variance
欠拟合(高偏差),过拟合(高方差)
1.3 处理欠拟合,过拟合方案
1.4 正则化Regularization
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转载自
www.cnblogs.com/nrocky/p/12114269.html
吴恩达深度学习课程第二课-改善深层神经网络
1.13 梯度检验-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
1.2 偏差/方差-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
3.12 总结-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
3.11 TensorFlow-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
3.8 Softmax 回归-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
1.4 正则化-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
1.11 神经网络的权重初始化-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
3.5 将 Batch 拟合进神经网络-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
3.10 深度学习框架-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
3.4 归一化网络的激活函数-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
1.3 机器学习基础-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
1.12 梯度的数值逼近-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
1.9 归一化输入-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
3.3 超参数训练实战:Pandas vs. Caviar-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
1.10 梯度消失与梯度爆炸-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
3.9 训练一个 Softmax 分类器-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
3.7 测试时的 BatchNorm-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
3.6 BatchNorm 为什么起作用-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
1.1 训练/开发/测试集-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
1.8 其他正则化方法-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
1.7 理解 Dropout-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
1.6 Dropout 正则化-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
0.0 目录-深度学习第二课《改善神经网络》-Stanford吴恩达教授
【深度学习_吴恩达】吴恩达深度学习课程第一课 & 第二课 — 神经网络与深度学习
1.5 为什么正则化有利于预防过拟合-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
吴恩达deeplearning.ai系列课程笔记+编程作业(6)第二课 改善深层神经网络-第二周:优化算法 (Optimization algorithms)
吴恩达深度学习课程笔记(二):改善深层神经网络
吴恩达deeplearning.ai系列课程笔记+编程作业(6第二课 改善深层神经网络-第三周 超参数调试、Batch正则化和程序框架(Hyperparameter tuning)
吴恩达深度学习课程——改善深层神经网络
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